論文の概要: Determining the Optimal Number of Clusters for Time Series Datasets with Symbolic Pattern Forest

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00820v1
• Date: Sun, 1 Oct 2023 23:33:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 01:37:23.771224
• Title: Determining the Optimal Number of Clusters for Time Series Datasets with Symbolic Pattern Forest
• Title（参考訳）: シンボリックパターンフォレストを用いた時系列データセットの最適クラスタ数の決定
• Authors: Md Nishat Raihan
• Abstract要約: 最適なクラスタ数(例えば k)を計算するという問題は、そのような方法にとって重要な課題の1つである。 本研究では,時系列データセットの最適なクラスタ数を決定するために,シンボリックパターンフォレストアルゴリズムを拡張した。 UCRアーカイブデータセットに対する我々のアプローチを検証し、これまでの実験結果はベースラインよりも大幅に改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Clustering algorithms are among the most widely used data mining methods due to their exploratory power and being an initial preprocessing step that paves the way for other techniques. But the problem of calculating the optimal number of clusters (say k) is one of the significant challenges for such methods. The most widely used clustering algorithms like k-means and k-shape in time series data mining also need the ground truth for the number of clusters that need to be generated. In this work, we extended the Symbolic Pattern Forest algorithm, another time series clustering algorithm, to determine the optimal number of clusters for the time series datasets. We used SPF to generate the clusters from the datasets and chose the optimal number of clusters based on the Silhouette Coefficient, a metric used to calculate the goodness of a clustering technique. Silhouette was calculated on both the bag of word vectors and the tf-idf vectors generated from the SAX words of each time series. We tested our approach on the UCR archive datasets, and our experimental results so far showed significant improvement over the baseline.
• Abstract（参考訳）: クラスタリングアルゴリズムは探索力と他の技術への道を開く最初の前処理ステップのために最も広く使われているデータマイニング手法の一つである。 しかし、最適なクラスタ数(例えばk)を計算するという問題は、そのような手法の重要な課題の1つである。 時系列データマイニングでk-meansやk-shapeのような最も広く使われているクラスタリングアルゴリズムも、生成すべきクラスタ数に関する基礎的な真実を必要とする。 本研究では,別の時系列クラスタリングアルゴリズムであるシンボリックパターンフォレストアルゴリズムを拡張し,時系列データセットの最適なクラスタ数を決定する。 我々はSPFを用いてデータセットからクラスタを生成し、クラスタリング手法の良さを計算するための指標であるSilhouette Coefficientに基づいて最適なクラスタ数を選択した。 各時系列のSAX単語から生成された単語ベクトルの袋とtf-idfベクトルの両方でシルエットを計算した。 UCRアーカイブデータセットに対する我々のアプローチを検証し、これまでの実験結果はベースラインよりも大幅に改善された。

関連論文リスト

• Reinforcement Graph Clustering with Unknown Cluster Number [91.4861135742095]
  本稿では,Reinforcement Graph Clusteringと呼ばれる新しいディープグラフクラスタリング手法を提案する。 提案手法では,クラスタ数決定と教師なし表現学習を統一的なフレームワークに統合する。 フィードバック動作を行うために、クラスタリング指向の報酬関数を提案し、同一クラスタの凝集を高め、異なるクラスタを分離する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-13T18:12:28Z)
• Instance-Optimal Cluster Recovery in the Labeled Stochastic Block Model [79.46465138631592]
  観測されたラベルを用いてクラスタを復元する効率的なアルゴリズムを考案する。 本稿では,期待値と高い確率でこれらの下位境界との性能を一致させる最初のアルゴリズムであるIACを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-18T08:46:06Z)
• Rethinking k-means from manifold learning perspective [122.38667613245151]
  平均推定なしで直接データのクラスタを検出する新しいクラスタリングアルゴリズムを提案する。 具体的には,バタワースフィルタを用いてデータ点間の距離行列を構成する。 異なる視点に埋め込まれた相補的な情報をうまく活用するために、テンソルのSchatten p-norm正規化を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-12T03:01:41Z)
• GBMST: An Efficient Minimum Spanning Tree Clustering Based on Granular-Ball Computing [78.92205914422925]
  多粒度グラニュラバルと最小スパンニングツリー(MST)を組み合わせたクラスタリングアルゴリズムを提案する。 粒度が粗い粒状ボールを構築し,さらに粒状ボールとMSTを用いて「大規模優先度」に基づくクラスタリング手法を実装した。 いくつかのデータセットの実験結果は、アルゴリズムの威力を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-02T09:04:35Z)
• An enhanced method of initial cluster center selection for K-means algorithm [0.0]
  K-meansアルゴリズムの初期クラスタ選択を改善するための新しい手法を提案する。 Convex Hullアルゴリズムは、最初の2つのセントロイドの計算を容易にし、残りの2つは、以前選択された中心からの距離に応じて選択される。 We obtained only 7.33%, 7.90%, and 0% clustering error in Iris, Letter, and Ruspini data。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-18T00:58:50Z)
• ck-means, a novel unsupervised learning method that combines fuzzy and crispy clustering methods to extract intersecting data [1.827510863075184]
  本稿では,2つの特徴以上の共通点を共有するデータをクラスタリングする手法を提案する。 この手法の主な考え方は、ファジィ C-Means (FCM) アルゴリズムを用いてファジィクラスタを生成することである。 このアルゴリズムはまた、シルエット指数(SI)によって与えられるクラスタの一貫性に従って、FCMとk平均アルゴリズムのための最適なクラスタ数を見つけることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-17T19:29:50Z)
• Clustering Plotted Data by Image Segmentation [12.443102864446223]
  クラスタリングアルゴリズムは、ラベルなしデータのパターンを検出する主要な分析手法の1つである。 本稿では,人間のクラスタリングデータに着想を得た,2次元空間におけるクラスタリングポイントの全く異なる方法を提案する。 私たちのアプローチであるVisual Clusteringは、従来のクラスタリングアルゴリズムよりもいくつかのアドバンテージを持っています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-06T06:19:30Z)
• Cube Sampled K-Prototype Clustering for Featured Data [3.232625980782303]
  キューブサンプリングは、正確なサンプル選択のために使用される。 UCIレポジトリからの複数のデータセットの実験では、立方体サンプルのK-Prototypeアルゴリズムが最適なクラスタリング精度を与えることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-23T15:59:14Z)
• Scalable Hierarchical Agglomerative Clustering [65.66407726145619]
  既存のスケーラブルな階層的クラスタリング手法は、スピードの質を犠牲にする。 我々は、品質を犠牲にせず、数十億のデータポイントまでスケールする、スケーラブルで集約的な階層的クラスタリング法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-22T15:58:35Z)
• Probabilistic Partitive Partitioning (PPP) [0.0]
  クラスタリングアルゴリズムは一般に2つの一般的な問題に直面している。 彼らは異なる初期条件で異なる設定に収束する。 クラスタの数は、事前に任意に決めなければならない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-09T19:18:35Z)
• Clustering Binary Data by Application of Combinatorial Optimization Heuristics [52.77024349608834]
  本稿では,2値データのクラスタリング手法について検討し,まず,クラスタのコンパクトさを計測するアグリゲーション基準を定義した。 近隣地域と人口動態最適化メタヒューリスティックスを用いた5つの新しいオリジナル手法が導入された。 準モンテカルロ実験によって生成された16のデータテーブルから、L1の相似性と階層的クラスタリング、k-means(メドイドやPAM)の1つのアグリゲーションの比較を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-06T23:33:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。